Le 30 avril 2026, CoLabIA a réuni une vingtaine de participants à la CAD School de Lausanne pour son 4e atelier. Le sujet : utiliser l’IA comme coach d’apprentissage, et apprendre à repérer quand elle nous induit en erreur.
Le point de départ
L’IA peut expliquer n’importe quel sujet, s’adapter à votre niveau et répondre à vos questions à toute heure. Pour un autodidacte, c’est un outil puissant. Mais au bout d’un moment, la conversation se dégrade : l’IA tourne en rond, affirme des choses fausses avec la même assurance que des choses vraies, ou vous dit simplement ce que vous voulez entendre.
Comment savoir ce qu’on apprend vraiment ? Comment éviter de construire sur du sable ? C’est la question qui a guidé la soirée.
Le format : tester, puis partager
L’atelier suivait le principe fondateur de CoLabIA : on apprend en faisant, pas en écoutant.
Brise-glace
Chaque participant a répondu à une question simple : « Quel est le truc le plus surprenant que l’IA vous a appris, vrai ou faux ? » Un moyen efficace de poser le décor : l’IA produit des réponses convaincantes, mais pas toujours fiables.
Sondage en direct
Via Mentimeter, le groupe a partagé ses habitudes : quelles plateformes IA il utilise, comment il s’en sert pour apprendre et quels défis il rencontre. Les résultats ont servi à former les sous-groupes par affinité thématique.
Travail en sous-groupes
Quatre types d’apprentissage, quatre groupes :
- Technique : programmation, analyse de données, systèmes
- Conceptuel : psychologie, histoire, droit, sciences
- Pratique : mécanique, cuisine, artisanat, santé
- Entrepreneurial : lancer un projet, valider une idée, élaborer une stratégie
Chaque groupe a travaillé un vrai défi d’apprentissage avec l’IA pendant 20 minutes. La consigne : observer ce qui aide réellement et ce qui induit en erreur.
Restitution collective
Les groupes ont comparé leurs expériences : ce qu’ils ont testé, ce qu’ils ont remarqué, les limites qu’ils ont touchées.
Présentation interactive
À partir des observations des groupes, Damian a rebondi avec des techniques concrètes : gestion du contexte, découpage des sujets complexes, méthodes pour contredire l’IA quand elle tourne en rond. Les participants ont pu tester en direct.
Ce qu’on retient
Les superpouvoirs
- L’adaptation au niveau : l’IA ajuste ses explications en temps réel, là où un livre ou un cours en ligne tient un seul niveau
- Le repérage rapide : en quelques échanges, on cartographie un sujet et on identifie les zones à creuser
- L’entraînement sans juge : on pose à l’IA les questions qu’on n’oserait pas poser ailleurs
Les angles morts
Un défaut est revenu dans les quatre restitutions : l’IA affirme avec le même aplomb un fait vérifié et une information inventée. Rien dans le ton ne sépare les deux. Le tri revient au lecteur, et il faut déjà connaître un peu le sujet pour savoir où regarder. C’est précisément ce qu’on n’a pas quand on apprend.
Trois autres défauts ont traversé la soirée. La complaisance : orientez la conversation, et l’IA suit votre biais au lieu de le contredire. L’illusion de profondeur : une réponse bien construite donne l’impression de comprendre, même quand le contenu reste mince. La perte de contexte, enfin, qui se voit sur les sujets à plusieurs branches : l’IA oublie ce qui a été dit plus tôt, et la conversation repart sur un socle qui a bougé.
Les stratégies qui fonctionnent
- Structurer la session : définir un objectif précis avant de commencer, « je dois savoir faire X mardi, voilà où j’en suis » plutôt que « apprends-moi X »
- Contredire activement : demander les sources, reformuler pour vérifier la cohérence, poser la même question différemment
- Découper le sujet : traiter un concept à la fois plutôt qu’un sujet entier d’un coup
- Croiser les sources : utiliser l’IA comme point de départ et vérifier ailleurs ce qui compte
Le format CoLabIA
Cet atelier était le 4e de la série. Le format reste le même : 2 heures, gratuit, ouvert à tous les niveaux. On expérimente ensemble et on partage ce qui fonctionne.
Les ateliers CoLabIA ont lieu une fois par mois à Lausanne.